萨姆大叔

2017年4月16日

摘要： 1、Navigation & Layout 1.1 Bar Manager 如果想在窗体或用户控件（user control)上添加工具条（bars）或弹出菜单（popup menus），我们需要把一个不可见的控件（component）BarManager（Navigation&Layout）拖放到阅读全文

posted @ 2017-04-16 15:50 萨姆大叔阅读(6973) 评论(1) 推荐(1) 编辑

Nginx + Tomcat 配置负载均衡集群

摘要：一、Hello world 1、前期环境准备准备两个解压版tomcat，如何同时启动两个tomcat，请看我的另一篇文章《一台机器同时启动多个tomcat》。 nginx官网下载解压版nginx。创建一个简单的web项目。为了直观的区分访问的哪个tomcat，在页面写上标记8081、8082。阅读全文

posted @ 2017-04-16 15:39 萨姆大叔阅读(1134) 评论(0) 推荐(0) 编辑

DotNet Core全新认识

摘要：一、概述 .NET 经历14年，在Windows平台上的表现已经相当优秀，但是“跨平台、开源”却是其痛点，从16年开始.NET Core的出现将迎来.NET的真正意义上的跨平台和开源序幕。 .NET Core是一个开源通用的开发框架，支持跨平台，即支持在Window，macOS，Linux等系统上的阅读全文

posted @ 2017-04-16 15:09 萨姆大叔阅读(6768) 评论(0) 推荐(1) 编辑

2017年2月10日

为何梯度反方向是函数值下降最快的方向

摘要：刚接触梯度下降这个概念的时候，是在学习机器学习算法的时候，很多训练算法用的就是梯度下降，然后资料和老师们也说朝着梯度的反方向变动，函数值下降最快，但是究其原因的时候，很多人都表达不清楚。所以我整理出自己的理解，从方向导数这个角度把这个结论证明出来，让我们知其然也知其所以然~ 下面我一开始不提梯度的概阅读全文

posted @ 2017-02-10 11:03 萨姆大叔阅读(1520) 评论(0) 推荐(2) 编辑

2017年2月7日

理解矩阵

摘要：线性代数课程，无论你从行列式入手还是直接从矩阵入手，从一开始就充斥着莫名其妙。比如说，在全国一般工科院系教学中应用最广泛的同济线性代数教材（现在到了第四版），一上来就介绍逆序数这个“前无古人，后无来者”的古怪概念，然后用逆序数给出行列式的一个极不直观的定义，接着是一些简直犯傻的行列式性质和习题——把阅读全文

posted @ 2017-02-07 11:47 萨姆大叔阅读(648) 评论(1) 推荐(2) 编辑

C#版-Redis缓存服务器在Windows下的使用

摘要： Redis缓存服务器是一款key/value数据库，读110000次/s，写81000次/s，因为是内存操作所以速度飞快，常见用法是存用户token、短信验证码等官网显示Redis本身并没有Windows版本的，微软官方开发了基于Windows的Redis服务器：MSOpenTech/redis 阅读全文

posted @ 2017-02-07 11:34 萨姆大叔阅读(4630) 评论(1) 推荐(1) 编辑

2017年2月6日

文本情感分类：分词 OR 不分词(3)

摘要：为什么要用深度学习模型？除了它更高精度等原因之外，还有一个重要原因，那就是它是目前唯一的能够实现“端到端”的模型。所谓“端到端”，就是能够直接将原始数据和标签输入，然后让模型自己完成一切过程——包括特征的提取、模型的学习。而回顾我们做中文情感分类的过程，一般都是“分词——词向量——句向量(LSTM) 阅读全文

posted @ 2017-02-06 16:12 萨姆大叔阅读(1802) 评论(0) 推荐(0) 编辑

文本情感分类：深度学习模型(2)

摘要：在《文本情感分类：传统模型(1)》一文中，简单介绍了进行文本情感分类的传统思路。传统的思路简单易懂，而且稳定性也比较强，然而存在着两个难以克服的局限性：一、精度问题，传统思路差强人意，当然一般的应用已经足够了，但是要进一步提高精度，却缺乏比较好的方法；二、背景知识问题，传统思路需要事先提取好情感词阅读全文

posted @ 2017-02-06 15:55 萨姆大叔阅读(5609) 评论(2) 推荐(3) 编辑

文本情感分类：传统模型(1)

摘要：基于情感词典的文本情感分类传统的基于情感词典的文本情感分类，是对人的记忆和判断思维的最简单的模拟，如上图。我们首先通过学习来记忆一些基本词汇，如否定词语有“不”，积极词语有“喜欢”、“爱”，消极词语有“讨厌”、“恨”等，从而在大脑中形成一个基本的语料库。然后，我们再对输入的句子进行最直接的拆分，看阅读全文

posted @ 2017-02-06 13:51 萨姆大叔阅读(5454) 评论(0) 推荐(0) 编辑

OCR技术浅探：语言模型和综合评估（4）

摘要：语言模型由于图像质量等原因，性能再好的识别模型，都会有识别错误的可能性，为了减少识别错误率，可以将识别问题跟统计语言模型结合起来，通过动态规划的方法给出最优的识别结果。这是改进OCR识别效果的重要方法之一。转移概率在我们分析实验结果的过程中，有出现这一案例。由于图像不清晰等可能的原因，导致“电阅读全文

posted @ 2017-02-06 11:11 萨姆大叔阅读(3586) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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